给定一个数字，如何在一系列浮点数据中找到最接近的数字答案

【问题标题】：Given a number, how to find a closest number in a series of floating point data给定一个数字，如何在一系列浮点数据中找到最接近的数字
【发布时间】：2015-05-13 19:32:03
【问题描述】：

我在寻找亚马逊面试问题时遇到了这个问题并想问。

给定一个数字，如何在一系列浮点数据中找到最接近的数字？

如果一切都是整数，答案是从数组中的每个数字中减去数字，然后在数组中寻找绝对值最小的元素。

但是当涉及到浮点时，它应该是非常nontirival的。

阿尼的想法？？谢谢。

【问题讨论】：

你认为浮点数为什么会改变算法？
“系列”到底是什么意思？您可以对其进行排序并使用二进制搜索吗？二进制搜索不应该有浮点问题。
If everything is integer , answer is substracting the number from every number in the array, then look for the minimal element of the array. 不是指最小绝对值（即最接近零）吗？还是我完全误解了你想要达到的目标？
@MarkRansom 浮点的问题是精度有限。示例：1）x=1e100, arr=[-1, 1, 0]。答案应该是1，但所有abs 的差异值都等于1e100； 2）x = 1; arr = [-1e100, 1e100]。那么答案应该是1e100，但两者的差异abs 等于1e100。（并且二进制搜索在后一种情况下也无济于事......）
@amit，你完全正确。我的意思是绝对值，我的写法不正确。

标签： algorithm floating-point-precision

【解决方案1】：

浮点数的问题是舍入错误。但是，浮点数的比较不会出现舍入误差：因此，您可以在线性时间内正确地找到刚好大于和小于 x 的数字：

sm = -inf;
bg = inf;
for(i from 0 to n)
  if(arr[i] > x && arr[i] < bg)
    bg = arr[i];
  if(arr[i] < x && arr[i] > sm)
    sm = arr[i];

现在您只需要确定这两个数字中哪个更接近x。由于bg 更大而sm 更小，因此只有在bg >> x 或x >> sm 时才会出现舍入误差；在这两种情况下，它只会增加舍入差异的幅度。

（如果大小相同，例如x=1和arr=[1e100, -1e100]，则可以知道x更接近与自身同号的值。）

【讨论】：